Název:
Houghova transformace pro detekci kružnic
Překlad názvu:
Hough's transform for circle detection
Autoři:
Kazík, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2009
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Práce je zaměřena na implementaci algoritmu Houghovy transformace pro detekci kružnic. Algoritmus je implementován v jazyce C++ za použití volně dostupné knihovny OpenCv [5]. Jako implementační prostředí bylo zvoleno Microsoft Visual Studio 2008. V první kapitole je obecně popsána klasická Houghova transformace pro detekci přímek a kružnic. Dále práce obsahuje popis jednotlivých kroků algoritmu Houghovy transformace a popis funkcí OpenCv, které jsou v těchto krocích použity. Podrobně jsou popsány funkce pro převedení obrazu do stupňů šedi, vyhlazení obrazu Gaussovým filtrem a Cannyho hranový detektor pro nalezení hran ve vyhlazeném obraze. Efektivita a rychlost algoritmu je zvýšena zavedením funkce pro vyhledání potenciálních středů. Princip hledání potenciálních středů je založen na faktu, že přímka kolmá na sečnu kružnice a zároveň procházející středem sečny vždy prochází také středem kružnice samotné. Výsledky jednotlivých fází algoritmu (převedení do stupňů šedi, vyhlazení Gaussovým filtrem, detekce hran, vytvoření akumulátoru potenciálních středů a vykreslení kružnic) jsou prezentovány na ultrazvukovém snímku kolagenové tepenní náhrady. V druhé části práce je algoritmus Houghovy transformace využit pro detekci tepny ve snímcích videosekvence zachycené ultrazvukem. Je zde popsána automatizovaná metoda vyhodnocování úspěšnosti detekce tepny. Úspěšnost detekce je testována při změně důležitých parametrů algoritmu. Ze série testů jsou určeny ideální parametry algoritmu pro detekci tepny v dané videosekvenci.
The thesis is focused on the implementation of Hough transform algorithm for circle recognition. Algorithm is implemented in C++ language using open source library OpenCv. As a development environment was chosen Microsoft Visual Studio 2008. At first there is general description of classical Hough transform for line and circle recognition. Then thesis contains description of particular steps of Hough transform algorithm and description of OpenCv functions witch are used in these steps. There is a detail description of functions for converting image to grayscale, smoothing image by Gaussian filter and Canny edge detector for edge detecting in smoothed image. Efficiency and speed of algorithm is increased by using function for finding possible centers. This function using the fact that line perpendicular to the chord of circle and going thought its middle point at the same time have to cross the center of the circle. Results of particular stages of algorithm (converting to grayscale, smoothing by Gaussian filter, edge detection, creating of possible centers accumulator and drawing circles) are presented on ultrasonic image of collagen arterial substitute. In the second part of the thesis the algorithm is used for detection of artery in frames of video captured by ultrasound. There is a description of automatic method for evaluating of success of artery detection. Success of detection is analyzed by changing values of important algorithm parameters. From series of tests there are defined ideal parameters of algorithm for artery detection in the video.
Klíčová slova:
Cannyho hranový detektor; Detekce kružnic; Houghova transformace; OpenCv; Počítačové vidění; Rozpoznávání objektů; Canny edge detector; Circle recognition; Computer vision; Hough transform; Object recognition; OpenCv
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/11704